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  A606 深度學習實務應用|雲端、行動與邊緣裝置
使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案

「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項:員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」
-PacoNathan,DerwenAI創辦人

不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師,還是經驗
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  A654 金融AI|人工智慧的金融應用
運用Python的學習指南

「全面且直觀的作法,本書必定是金融從業人員與學者的重要參考。」
—AbdullahKarasan
資料科學家兼顧問

「針對期望解決各種計量金融問題的機器學習從業人員,這是一本出色的指南」
—TimNugent
Refinitiv資深研究科學家

AI與機器學習的廣泛運用,
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  A665 機器學習設計模式
資料準備、模型建構與MLOps常見挑戰的解決方案

「本書提供了豐富的範例,如果你是資料科學家或ML工程師,而且想要了解如何使用行之有效的解決方案來處理複雜的ML問題,你一定要看這本書。」
—DavidKanter
MLCommons執行長

「如果你想在建構ML解決方案的過程中減少傷害、碰撞和磨擦,Lak、S
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  A650 打造機器學習應用|從構想邁向產品
「很多機器學習相關書籍都略過了最困難的部分:問題改善、模型除錯及為客戶部署;這本書聚焦於這些主題,您可以讓專案從構想轉化至產生影響。」
──AlexanderGude
Intuit資料科學家

本書旨在學習設計、建立及部署機器學習(ML)應用的必要技能。透過這本實作書籍的教學過程,您將打造一個從初步構想到部署產品的
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  A667 從程式員到AI專家|寫給程式員的人工智慧與機器學習指南
「本書使用TensorFlow徹底教你了解及實作機器學習與人工智慧模型。」
—JialinHuang博士
微軟資料與應用科學家

「LaurenceMoroney一直是讓TensorFlow成為全球AI框架龍頭的主力,我很榮幸可以透過deeplearning.ai與Coursera來協助他指導TensorFlow。
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  A645 寫給程式設計師的深度學習|使用fastai和PyTorch
建構AI應用程式,您不必拿PhD

「這是程式員精通深度學習的最佳資源之一。」
—PeterNorvig
Google研究總監

「本書透過實際的操作,以簡單且實用的方法揭開深度學習的神秘面紗。」
—CurtisLanglotz
史丹佛大學醫學及成像人工智慧中心主任

深度學習通常被視為數學博士和大型科
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  A649 TinyML|TensorFlow Lite機器學習
應用Arduino與低耗電微控制器

「想要瞭解如何在資源有限的設備上運行機器學習嗎?那就要看這本書,它是AI發展的里程碑。」
—MassimoBanzi
Arduino共同創辦人

「本書藉由清楚、有趣的用例來教你如何在Arm微控制器上部署ML。」
—JemDavies
Arm機器學習集團副總裁、研究員和
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  A627 機器學習|特徵工程
資料科學家需學的原理與技術

"資料前置處理和特徵工程已經被認為是許多應用中模型效能的主要推手。我很高興終於有一本專書來談論這個主題。Alice和Amanda詳細解釋了許多常用技術的精妙細節。"
—AndreasC.Müller
哥倫比亞大學機器學習講師
scikit-learn核心開發者

特徵工程是機器學
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  A590 精通機器學習|使用Scikit-Learn, Keras與TensorFlow 第二版
建立智慧系統的概念、工具與技術

“這是一本卓越的機器學習資源,有清楚、直觀的解說,以及大量實用技巧。”
—FrançoisChollet
Keras作者,《DeepLearningwithPython》作者

“這本書詳細介紹以神經網路解決問題的理論與做法;建議想要實際運用ML的人都要看這本書。”
—Pet
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  A616 Data Science from Scratch中文版 第二版|用Python學資料科學
從事資料科學方面的工作時,活用各種相關函式庫、軟體框架、模組、工具包是很好的做法,但如果原本完全不懂資料科學,從頭開始也是一種不錯的做法。本書將採取土法煉鋼從頭學起的方式,帶領讀者認識與資料科學相關的許多工具與演算法。

你只要具備基本的數學能力,以及程式設計的基礎,本書就可以幫你在遇到相關的數學與統計知識時,不至於感
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